Uluslararası Pisa Test Sonuçlarının Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Yöntemleri ile Değerlendirilmesi

Examination of International Pisa Test Results with Artificial Neural Networks and Regression Methods

Özet

Öz Yapay sinir ağları geleneksel yöntemlerin çözemediği akışları analiz etmede oldukça etkili olabilmektedir. Bu çalışmada Türkiye ve Ekonomik İş birliği ve Kalkınma Teşkilatı (OECD) PISA bilim seviyesi değerleri ile giriş-çıkış katmanlarında tan-sigmoid iletim fonksiyonlu iki katmanlı ileri besleme yapay sinir ağı kullanılmıştır. OECD Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA) her üç yılda bir okuma becerilerini, matematik ve fen başarı performanslarını test etmektedir. PISA değerlendirmesi, gençlerin bilgi ve becerilerini sahip oldukları müfredat tabanlı bilgiye değil, gerçek yaşamdaki sorunlara ve durumlara uygulama becerileri üzerine odaklanmaktadır. Değerlendirmeler okuma-yazma, matematiksel okuryazarlık ve bilimsel okuryazarlık olmak üzere üç ana alanda yürütülmektedir. Sonuç olarak, PISA’nın önemli bir küresel kıyaslama aracı olduğu görülmekte, ancak politika yapıcıların ve medyanın, toplanan zengin verilerle birlikte öğrencilerin akademik performanslarıyla ilgili bilgileri kullanarak daha iyi değerlendirmelerde bulunmaları gerekmektedir. Yapılan istatistiksel değerlendirmelere göre yapay sinir ağları yaklaşımının regresyon analizine göre daha yüksek değerler verdiği tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: PISA, Yapay Sinir Ağları, Regresyon Yöntemi.

Abstract

Abstract It is approved that artificial neural networks are considerably effective in analyzing flows in which traditional methods and statics are inadequate to solve. In this article, we use a two-layer feedforward network with tan-sigmoid transmission function in input and output layers with PISA of Turkey and Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD) science level values. OECD Programme for International Student Assessment (PISA) surveys reading, mathematical and scientific literacy levels every three years. The PISA assessment works on young people’s ability to apply their knowledge and skills to real-life problems and situations rather than on how much curriculum-based knowledge they have. Assessments are made on three core fields reading literacy, mathematical literacy and scientific literacy. The conclusion is that PISA is an important global benchmarking tool, but that bureaucrats and the media need to use the rich data that have been collected together with information about their academic performance. According to statistical evaluations, regression value of ANN was higher than value of regression methods.Keywords: PISA, Artificial Neural Networks, Regression Methods.